基于直方图的图像增强系统实现
如何使用图像处理技术进行图像的色彩增强和颜色校正
如何使用图像处理技术进行图像的色彩增强和颜色校正图像处理技术在数字图像处理领域中扮演着重要的角色，其中包括了图像的色彩增强和颜色校正。
这些技术能够改善图像的视觉效果和色彩准确性，提高图像品质，并支持许多应用领域，如摄影、印刷、医学图像等。
本文将介绍如何使用图像处理技术进行图像的色彩增强和颜色校正。
我们将讨论图像的色彩增强技术。
色彩增强可以使图像更加鲜艳、生动，并提高视觉效果。
以下是一些常见的色彩增强技术。
1. 色彩平衡：色彩平衡是通过调整图像的色彩分布来改善图像的整体色彩平衡。
主要有三个通道，即红、绿、蓝（RGB）。
通过调整这些通道的比例，可以更好地平衡图像的色彩。
色彩平衡可以通过调整白平衡等参数来实现。
2. 对比度调整：对比度调整是通过改变图像的亮度范围，使得图像的明暗对比更加明显。
这可以通过调整图像的灰度级范围来实现。
增加对比度可以使图像细节更加清晰，增强图像的深度感。
3. 色度饱和度调整：色度饱和度调整可以改变图像中颜色的饱和度。
通过增加或减少颜色的饱和度，可以使图像更加鲜艳或柔和。
这可以通过调整HSL（色相、饱和度、亮度）或HSV（色相、饱和度、值）空间中的参数来实现。
接下来，我们将介绍图像的颜色校正技术。
颜色校正旨在调整图像中的颜色，使其更接近真实场景中的颜色。
以下是一些常见的颜色校正技术。
1. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过调整图像的灰度级分布来改善图像的对比度。
它可以使图像的直方图在整个灰度级范围内均匀分布，从而增强图像的细节和对比度。
2. 色彩映射：色彩映射可以将图像的颜色映射到另一个图像或颜色空间中的对应颜色。
这可以通过使用预定义的颜色映射表或根据特定的颜色映射算法来实现。
色彩映射可以用于将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间，或者用于改变图像的颜色外观。
3. 基于模型的颜色校正：基于模型的颜色校正方法使用了一个颜色模型，该模型描述了颜色之间的关系。
如何进行高效的图像增强和降噪
如何进行高效的图像增强和降噪图像增强和降噪是数字图像处理中的重要任务之一。
它们的目的是改善图像的视觉质量和可视化细节，并消除图像中的不必要的噪声。
在本文中，我将介绍一些常用的图像增强和降噪技术，以及一些实现这些技术的高效算法。
一、图像增强技术1.灰度变换：灰度变换是一种调整图像亮度和对比度的常用技术。
它可以通过改变灰度级来增加图像的对比度和动态范围，提高图像的视觉效果。
2.直方图均衡化：直方图均衡化是通过重新分配图像灰度级来增加图像对比度的一种方法。
它通过改变图像的直方图来增强图像的细节和对比度。
3.双边滤波：双边滤波是一种能够保留图像边缘信息，同时消除噪声的滤波技术。
它能够通过平滑图像来改善图像的质量，同时保持图像的细节。
4.锐化增强：锐化增强是一种通过增加图像的高频分量来提高图像的清晰度和细节感的方法。
它可以通过增加图像的边缘强度来突出图像的边缘。
5.多尺度增强：多尺度增强是一种通过在多个尺度上对图像进行增强来提高图像视觉质量的方法。
它可以通过提取图像的不同频率分量来增强图像的细节和对比度。
二、图像降噪技术1.均值滤波：均值滤波是一种常见的降噪方法，它通过将像素值替换为其周围像素的均值来减少噪声。
然而，它可能会导致图像的模糊，特别是在对边缘等细节进行处理时。
2.中值滤波：中值滤波是一种基于排序统计理论的降噪方法，它通过将像素值替换为其周围像素的中值来消除噪声。
相比于均值滤波，中值滤波能够在去除噪声的同时保留图像的边缘细节。
3.小波降噪：小波降噪是一种利用小波变换的降噪方法，它在时频域上对图像进行分析和处理。
它能够通过消除噪声的高频分量来降低图像的噪声水平。
4.非局部均值降噪：非局部均值降噪是一种通过将像素值替换为与其相似的像素均值来减少噪声的方法。
它能够通过比较像素的相似性来区分图像中的噪声和细节，并有选择地进行降噪。
三、高效实现图像增强和降噪的算法1.并行计算：利用并行计算技术，如GPU加速、多线程等，在处理图像增强和降噪算法时，可以提高计算效率和算法的实时性。
基于直方图的图像增强算法
基于直⽅图的图像增强算法1 对⽐度和直⽅图均衡HE“对⽐度contrast ratio”这⼀概念，类似于“动态范围dynamic range”，衡量的是图像中亮区与暗区的⽐例。
对⽐度实际上没有统⼀的测量标准，参见：维基百科但我们知道，对⽐度是影响图像视觉效果的重要因素。
对⽐度⼩的图像，其⾊彩层次少，看起来要么太亮，要么太暗。
如下图：利⽤MATLAB内置的histeq函数，可以得到对⽐度增强的图⽚：img=imread('View.jpg');rimg=img(:,:,1);gimg=img(:,:,2);bimg=img(:,:,3);resultr=histeq(rimg);resultg=histeq(gimg);resultb=histeq(bimg);result=cat(3,resultr,resultg,resultb);subplot(1,2,1)plot(img);title('原图');subplot(1,2,2)plot(result);title('histeq均衡后图');直⽅图均衡的本质是灰度值映射。
⽽映射函数可以由分布曲线（累积直⽅图）得到：D B =D maxA 0D A ∑i =0H i其中 A 0 是像素总数（图像⾯积），D max 是最⼤灰度值，D A 、D B 分别是转换前、后的灰度值，H i 是第 i 级灰度的像素个数。
例如原直⽅图为：灰度值0到120，累积像素个数都为0，因此灰度值0到120都映射到灰度值0；此后⿊线开始上升，其纵坐标就是映射到的灰度值（当然还有系数 D maxA 0 ）。
灰度值200左右，⿊线饱和，因此其后的灰度值都映射到最⼤灰度值255。
经过均衡后的直⽅图为：综上，HE后的直⽅图实际上是原直⽅图的拉伸，只是左右拉伸程度是变化的，取决于原直⽅图的幅度变化。
2 HE的问题以上是直⽅图均衡Histogram Equalization的简单应⽤。
图像增强算法（直方图均衡化、拉普拉斯、Log、伽马变换）
图像增强算法（直⽅图均衡化、拉普拉斯、Log、伽马变换）⼀、图像增强算法原理图像增强算法常见于对图像的亮度、对⽐度、饱和度、⾊调等进⾏调节，增加其清晰度，减少噪点等。
图像增强往往经过多个算法的组合，完成上述功能，⽐如图像去燥等同于低通滤波器，增加清晰度则为⾼通滤波器，当然增强⼀副图像是为最后获取图像有⽤信息服务为主。
⼀般的算法流程可为：图像去燥、增加清晰度（对⽐度）、灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进⾏卷积、⼆值化等，上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进⾏实现，后续将针对此⽅⾯内容进⾏专题实验，列举其应⽤场景和处理特点。
本⽂章是⼀篇综合性⽂章，算是⼀篇抛砖引⽟的⽂章，有均衡化、提⾼对⽐度、降低对⽐度的算法。
1.1 基于直⽅图均衡化的图像增强图像对⽐度增强的⽅法可以分为两种：直接对⽐度增强⽅法，间接对⽐度增强⽅法。
直⽅图拉伸和直⽅图均衡化是常见的间接对⽐度增强⽅法。
直⽅图拉伸是利⽤对⽐度拉伸对直⽅图进⾏调整，扩⼤前景和背景灰度的差别，这种⽅法可以通过线性和⾮线性的⽅法来实现，其中ps中就是利⽤此⽅法提⾼对⽐度；直⽅图均衡化则是利⽤累积函数对灰度值进⾏调整，实现对⽐度的增强。
直⽅图均衡化处理原理：将原始图像的灰度图从⽐较集中的某个灰度区间均匀分布在整个灰度空间中，实现对图像的⾮线性拉伸，重新分配图像像素值。
算法应⽤场景：1、算法的本质是重新分布图像的像素值，增加了许多局部的对⽐度，整体的对⽐度没有进⾏太⼤改变，所以应⽤图像为图像有⽤数据的对⽐度相近是，例如：X光图像，可以将曝光过度或曝光不⾜照⽚进⾏更好的显⽰，或者是背景及前景太亮或太暗的图像⾮常有⽤。
2、算法当然也有缺点，具体表现为：变换后的图像灰度级减少，某些细节减少；某些图像有⾼峰值，则处理后对⽐度不⾃然的过分增强。
算法实现特点：1、均衡化过程：直⽅图均衡化保证在图像像素映射过程中原来的⼤⼩关系保持不变，即较亮的区域依旧较亮，较暗的依旧较暗，只是对⽐度增加，不能明暗颠倒；保证像素映射函数的值域在0和255之间。
白平衡算法——gamma算子
传统CRT：
二、基于伽马变换的图像增强
原理步骤：
归一化
补偿
反归一化
二、伽马变换原理
归一化： y cr , r [0,1]
将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。 算法如下 :r= ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除 法和 1 个加法操作。对于像素 A 而言 , 其对应的归一化值为 0. 783203 。
LUT[i] = intTemp; }
二、程序的实现
//单通道 if (resultImage->nChannels == 1) {
for (int i = 0; i < resultImage->height; i++) {
for (int j = 0; j < resultImage->width; j++) {
假设像素值 i=200
1 1 0.4545
gamma 2.2 0.783203 0.894872
二、伽马变换原理
反归一化：
将经过预补偿的实数值反变换为 0 ～ 255 之间的整数值。具体算法为 : f*256 - 0.
5 此步骤包含一个乘法和一个减法运算。续前 例 , 将 A 的预补偿结果 0. 894872
float f = (i + 0.5f) / 255; f = (float)(pow(f, kFactor)); int intTemp = f*255.0f - 0.5f; if(intTemp<0) {
intTemp=0; } else if(intTemp>255) {
intTemp=255; }
图像处理中的图像增强算法比较研究
图像处理中的图像增强算法比较研究引言：图像增强是图像处理领域的重要任务之一。
图像增强旨在提升图像的视觉质量和可读性。
随着科技的进步，图像增强算法得到了广泛的应用。
本文将比较几种常见的图像增强算法，分析其优缺点，并探讨其在不同应用场景中的适用性。
一、直方图均衡化算法直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过对图像的像素强度进行转换，使得像素的直方图分布更均匀。
该算法可以扩展图像的动态范围，增强图像的对比度。
优点：1. 简单易实现：直方图均衡化算法的原理简单，易于实现。
2. 高效性：直方图均衡化可以快速地对图像进行处理，适用于实时应用。
3. 对细节增强效果好：直方图均衡化算法能够增强图像的对比度，使得图像细节更加清晰。
缺点：1. 无法保持局部对比度：直方图均衡化算法是全局算法，无法保持图像的局部对比度。
2. 易产生过增强现象：在某些情况下，直方图均衡化算法容易使得图像的背景过亮或过暗。
3. 非线性处理：直方图均衡化是一种非线性处理方法，可能对图像的灰度分布造成较大的变化。
适用场景：1. 增强图像对比度：直方图均衡化算法可以有效增强图像的对比度，使得图像更加清晰。
2. 实时图像处理：由于直方图均衡化算法的高效性，适用于实时图像处理应用。
3. 对细节要求不高的图像：直方图均衡化算法具有一定的局限性，适用于对细节要求不高的图像。
二、拉普拉斯金字塔增强算法拉普拉斯金字塔增强算法是一种基于金字塔理论的图像增强方法。
该算法通过构建图像的拉普拉斯金字塔，对不同层次的图像进行增强处理，最后再重建原始图像。
优点：1. 保留了图像的细节：拉普拉斯金字塔增强算法通过在不同层次上增强图像，可以有效地保留图像的细节。
2. 自适应性：该算法可以根据不同图像的特点自适应地进行增强处理。
3. 对边缘提取效果好：拉普拉斯金字塔增强算法对于边缘的提取有良好的效果。
缺点：1. 计算复杂度高：拉普拉斯金字塔增强算法需要构建金字塔结构，并进行多次图像卷积操作，计算复杂度较高。
基于直方图均衡化和Retinex的图像去雾算法研究
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数字图像处理中的图像增强技术
数字图像处理中的图像增强技术数字图像处理在现代科技中具有重要的地位。
它广泛应用于医学图像、遥感图像、安防监控图像以及各种图像数据分析等领域。
其中，图像增强技术是数字图像处理的重要分支之一。
什么是图像增强技术？图像增强是指通过数字图像处理方法，对原始图像进行改进以满足特定的应用需求。
这种技术可以提高图像的质量、清晰度、对比度和亮度，同时减少图像的噪声和失真，使图像更具辨识度和实用价值。
图像增强技术的基本原理数字图像处理中的图像增强技术有很多种。
它们有的基于像素点的局部特征，有的基于全局的规律和模型。
下面介绍几种典型的图像增强技术：1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种典型的全局图像增强技术，它可以通过对图像灰度值分布进行调整，提高图像的对比度和亮度。
它假设在正常的摄影条件下，灰度级的分布应该是均匀的。
因此，直方图均衡化采用了一种用高频率伸展像素值的方法，将原图像的灰度级转换为更均匀的分布，从而使图像的对比度更加明显。
2. 中值滤波中值滤波是一种局部图像增强技术，是一种基于像素点的影响的方法。
它对图像中每个像素点的灰度值进行排序处理，后选取其中值为该像素点的新灰度值，这样可以消除噪声，使得模糊度和清晰度都有非常明显的改善。
3. 边缘增强边缘增强是一种同时考虑整幅图像的局部特征和全局规律的图像增强技术。
它对图像的边缘部分加权，使边缘区域更加清晰，从而提高了图像的辨识度和可读性。
边缘增强技术既可以提高图像的对比度和亮度，也可针对不同的图像类型和应用需求进行不同的定制化处理。
图像增强技术的应用数字图像处理中的图像增强技术可以广泛应用于各个领域：1. 在医学领域，图像增强技术可以帮助医生诊断疾病、评估治疗效果和进行手术规划等。
2. 在遥感领域，图像增强技术可以帮助解决地图制作中的噪声和失真问题，清晰地显示建筑物、道路和地形地貌等信息，从而提高研究和预测的准确性。
3. 在安防监控领域，图像增强技术可以通过对图像的增强处理，提高视频监控图像的清晰度和鲁棒性，以便更有效地进行安全监管和犯罪侦查。
改进的图像增强直方图统计方法
改进的图像增强直方图统计方法
王勇;刘雯
【期刊名称】《吉林大学学报：信息科学版》
【年(卷),期】2015(0)5
【摘要】为了在不增加图像增强算法复杂度,便于硬件实现的同时得到更加清晰自然的图像,提出了一种新的直方图统计方法。
给出了改进的直方图统计和分布调整算法,将亮度控制与直方图分区域均衡相结合,对直方图整体分布进行修正,以改进亮度饱和问题;采用固定的直方图分割点分区域均衡直方图,通过均衡后的直方图映射出增强后的图像。
实验结果表明,该方法在计算量增加较少的情况下图像具有较好的增强效果,既避免了图像亮度出现过饱和的现象,又突出了图像细节,视觉效果明显优于传统方法。
【总页数】6页(P495-500)
【关键词】直方图;直方图均衡;图像细节;图像增强
【作者】王勇;刘雯
【作者单位】吉林大学通信工程学院;吉林大学数学学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP394.1
【相关文献】
1.基于直方图均衡化图像增强的改进方法 [J], 张琳梅;潘赟;张雪峰
2.一种改进的直方图均衡化图像增强方法 [J], 扈佃海;吕绪良;刘强
3.一种基于改进直方图均衡的图像增强方法 [J], 高岩;乔彦峰
4.基于直方图统计的自适应图像增强改进算法 [J], 周启双;孙玉秋
5.基于直方图均衡化图像增强的两种改进方法 [J], 董丽丽;丁畅;许文海
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
结合直方图均衡和模糊集理论的红外图像增强
4.2基于深度学习的图像增强方法
基于深度学习的图像增强方法是将深度学习模型应用于图像增强中。其主要步骤包括：
（1）准备数据集：利用现有的图像数据库准备训练和测试数据集；
（2）设计模型：根据图像增强需求和数据特点，确定合适的深度学习模型，并设计对应的网络结构和参数；
（3）训练模型：利用训练数据集对模型进行训练，并通过误差反向传播算法不断调整模型参数，直到模型学习到准确的特征表达方式；
3.模糊集理论在红外图像增强中的应用
介绍模糊集理论的基本概念和原理，分析其在红外图像增强中的应用，阐述模糊集理论改善图像质量的原理和方法，探讨模糊集理论对于增强结果的影响。
4.结合直方图均衡和模糊集理论的红外图像增强算法
结合直方图均衡和模糊集理论的算法，提出一种红外图像增强方法，详细描述算法的步骤和参数设置，探究不同参数对于增强效果的影响，通过实际图像应用验证算法的有效性和优越性。
小波变换的过程可以用以下公式表示：
$$Biblioteka W(a,b) = \frac{1}{\sqrt{a}}\int_{-\infty}^{\infty}f(t)\psi^* \left(\frac{t-b}{a}\right) dt
$$
其中，$a$是尺度参数，$b$是平移参数，$f(t)$表示原始图像，$\psi(t)$表示小波基函数，实部与虚部分别为$\operatorname{Re}(\psi)$和$\operatorname{Im}(\psi)$。小波基函数具有平坦的频率响应特性，对于突变的信号可以提供较为稳定的分解。
《图像的增强》课件
无人驾驶
图像增强可以提高无人驾驶汽车的感知能力， 增强道路和障碍物的识别。
艺术和娱乐
图像增强可以改善艺术作品和娱乐内容的视 觉效果，提供更好的观赏体验。
未来发展趋势1来自深度学习利用深度神经网络和人工智能技术，实现更准确、自动化的图像增强。
2
实时增强
通过优化算法和硬件性能，实现实时图像增强，满足实时应用的需求。
滤波器和增强方法的比较
滤波器
滤波器通过在空域或频域中对图像进行操作来 改变图像的特性。
增强方法
增强方法通过调整图像的亮度、对比度和细节 来改善图像质量和视觉效果。
图像增强的应用领域
医学图像
通过增强医学图像，可以更清晰地显示病变 和器官结构。
安防监控
通过增强监控图像，可以更容易识别和监视 潜在的安全威胁。
《图像的增强》PPT课件
通过图像增强，我们可以改善图像的质量和视觉效果，使其更加鲜明和引人 注目。
图像增强的定义
图像增强是一种技术，通过对图像的处理和改进，提高其质量、增强细节、改变光照和色彩等特性，使 图像更易于理解和分析。
常见的图像增强方法
1 灰度变换
2 直方图均衡化
通过调整图像的亮度和对比度来改变图像 的整体感观。
通过重新分布图像的像素强度，使整个亮 度范围更均衡，增强对比度和细节。
3 空域滤波
4 频域滤波
通过对图像进行平滑或增强，改变图像的 细节和纹理。
通过对图像进行傅里叶变换和反变换，改 变图像的频率特性和细节。
基于直方图的增强方法
直方图是显示图像像素强度分布的统计图。基于直方图的增强方法使用直方 图信息来调整图像的对比度和亮度。
3
自适应增强
根据不同图像的特点和应用需求，自动调整增强方法和参数，实现个性化的图像 增强。
图像处理中的图像增强算法使用技巧
图像处理中的图像增强算法使用技巧在图像处理领域，图像增强是一项重要的任务。
图像增强的目标是提高图像的视觉质量，使得图像更加清晰、鲜明，以便更好地进行后续处理或者人眼观察。
为了实现这一目标，图像增强算法被广泛使用，并且不断发展。
下面将介绍一些常见的图像增强算法以及它们的使用技巧。
1. 线性滤波线性滤波是一种基础的图像增强算法，常用于对图像进行平滑和锐化。
常见的线性滤波算法包括均值滤波、高斯滤波和拉普拉斯滤波。
在使用线性滤波算法时，需要根据图像的特点选择合适的滤波器大小和参数设置，以达到最佳的增强效果。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，用于提高图像的对比度。
它通过对图像的像素值进行重新分布，使得图像的直方图均匀分布在整个灰度范围内。
在应用直方图均衡化时，需要注意处理图像的局部对比度，以避免过度增强和失真。
3. 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像增强算法，通过对图像的像素进行运算来改变图像的外观。
常见的空域滤波算法包括锐化滤波、边缘增强和细节增强。
使用空域滤波算法时，需要选择合适的滤波器类型和参数，以获得理想的增强效果。
4. 频域滤波频域滤波是一种基于图像的频率分析的图像增强算法。
它通过对图像的傅里叶变换来分析图像的频谱特征，并根据需要对频谱进行修正，从而改变图像的视觉质量。
常用的频域滤波算法包括高通滤波和低通滤波。
在应用频域滤波算法时，需要注意选择合适的频率域区域和阈值，以避免引入噪声和失真。
5. 增强图像细节图像细节是图像中重要的信息之一，因此在图像增强过程中，保留和增强图像的细节是很重要的。
为了增强图像的细节，可以使用局部对比度增强算法、非局部均值算法、细节增强滤波器等。
这些算法可以根据图像的特点和需求来调整参数，以突出图像的细节。
6. 抑制噪声图像中常常存在各种类型的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。
噪声会影响图像的视觉质量和后续处理的效果，因此在图像增强中需要考虑对噪声的抑制。
基于人工智能的图像去噪与图像增强算法研究
基于人工智能的图像去噪与图像增强算法研究图像去噪与图像增强是计算机视觉领域中重要的研究方向之一。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于人工智能的图像去噪与图像增强算法已经取得了一系列令人瞩目的成果。
本文将对基于人工智能的图像去噪与图像增强算法进行研究，探讨其原理、方法和应用。
一、图像去噪算法研究在实际应用中，图像中常常受到各种噪声的影响，如高斯噪声、椒盐噪声等。
图像去噪的目标是通过算法将图像中的噪声去除，使得图像更加清晰和可识别。
1. 基于深度学习的图像去噪算法深度学习是人工智能领域的热门技术之一，其强大的特征提取和学习能力使得其在图像去噪领域取得了突破性的进展。
深度学习图像去噪算法可以学习到图像中的潜在噪声分布，并通过神经网络实现去噪的过程。
2. 基于小波变换的图像去噪算法小波变换是一种时间-频率分析方法，在图像处理领域具有很大的应用潜力。
基于小波变换的图像去噪算法通过将图像转换到小波域中，并对小波系数进行滤波处理，实现去除图像中的噪声。
3. 基于稀疏表示的图像去噪算法稀疏表示是一种数学工具，广泛应用于图像信号处理领域。
基于稀疏表示的图像去噪算法通过对图像进行稀疏表示，利用一个稀疏的表示矩阵来恢复原始图像。
二、图像增强算法研究图像增强是指通过一系列的算法和技术手段，对图像进行处理，改善图像的质量和视觉效果，使其更加清晰、具有更多细节和更好的对比度。
1. 基于深度学习的图像增强算法深度学习在图像增强领域也发挥着重要的作用。
基于深度学习的图像增强算法往往采用卷积神经网络结构，通过学习图像的特征，并通过非线性映射函数实现图像的增强。
2. 基于直方图均衡的图像增强算法直方图均衡是一种经典的图像增强算法，通过调整图像的灰度分布，使得图像的对比度更加均衡。
该算法简单高效，适用于多种图像增强场景。
3. 基于边缘增强的图像增强算法边缘是图像中的重要特征之一，基于边缘的图像增强算法旨在提高图像的边缘信息，使得图像在各种分析任务中能够更好地展现和突出边缘特征。
基于直方图均衡化的图像增强算法
基于直方图均衡化的图像增强算法图像增强是数字图像处理领域中的一个重要任务，其目标是提高图像的视觉质量、增强图像的细节信息，使得图像更具观赏性和可辨识度。
直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，通过重新分配图像的像素值，增强图像的对比度和动态范围。
本文将详细介绍基于直方图均衡化的图像增强算法的原理、步骤和应用。
一、直方图均衡化的原理直方图均衡化是一种通过拉伸图像的像素值分布来增强图像对比度的方法。
其基本原理是将原始图像中的像素经过变换后，使其灰度级分布更加均匀，从而增强图像的细节和对比度。
直方图均衡化的核心思想是将图像的像素累积函数进行非线性变换，使得原始图像中灰度级分布不均匀的区域得到均匀化，从而实现图像的增强效果。
二、直方图均衡化的步骤直方图均衡化算法主要包括以下几个步骤：1. 计算原始图像的灰度直方图：通过统计每个灰度级对应的像素个数，得到原始图像的灰度直方图。
2. 计算原始图像的累积分布函数(CDF)：对灰度直方图做累积求和，得到原始图像的累积分布函数。
3. 计算像素值映射函数：将CDF进行归一化处理，得到像素值的映射函数，该映射函数描述了原始图像像素值与增强后图像像素值的对应关系。
通过该映射函数，可以将原始图像的每个像素值映射到增强后的像素值。
4. 对原始图像进行像素值映射：根据像素值映射函数，将原始图像的每个像素值进行映射，得到增强后的图像。
5. 输出增强后的图像：将经过像素值映射后的图像进行输出显示或保存，得到最终的增强图像。
三、基于直方图均衡化的图像增强应用直方图均衡化算法在图像增强领域有着广泛的应用。
下面介绍几个典型的应用场景。
1. 医学图像增强：医学图像通常需要提高图像的对比度和细节信息，以便医生更好地进行诊断。
直方图均衡化可以增强医学图像中的血管、肿瘤等细节信息，提升图像的识别能力。
2. 目标检测与识别：图像中的目标通常需要具备清晰的边缘和丰富的纹理信息，以便目标检测和识别算法能够准确地进行处理。
基于Matlab的图像直方图规定化的实现
１ Ｍａｔｌａｂ程序流程图
2是girl的原图，图
是标准直方图，图5是
图匹配到标准后的直方图。
视觉上看两幅图是有明显变化的，两幅图的直方图也有比较
图２ ｇｉｒｌ原图
图３ ｇｉｒｌ原图的直方图
图４ 标准直方图
图５ ｇｉｒｌ匹配到标准的图
图６ ｇｉｒｌ匹配到标准的直方图
直方图规定化能够产生特定的直方图，对图像中需要研究的灰度进行增强。
仿真结果表明直方图规定化能够有选择地对需要研究的灰度范围进行对比度增强，得到期望的增
图像增强技术中的直方图规定化技术是应用范围非常广的技术，在其他复杂图像处理技术（如分割技术）中也起到了比较重要的作用。
许多新技术、新思想的提出与新的应用方向的出现给该技术带来了蓬勃生机，使得该技术不断推
参考文献
基于直方图的高效图像增强算法研究
杭州电子科技大学,2014.
李庆.数字图像处理及MATLAB
,2010.
.数字图像处理[M].武汉:。
基于直方图均衡的眼底图像增强及其MATLAB仿真
基于直方图均衡的眼底图像增强及其MATLAB仿真第25卷第4期2009年8月阿方净玩学亦(自然科学版)Journal0fHebeiNorthUniversity(NaturalScienceEdition)V oI.25N0.4Aug.2O09基于直方图均衡的眼底图像增强及其MATLAB仿真王晓燕,徐景刚(1.河北北方学院医学信息系,河北张家口075000;2.河北北方学院教育技术中心,河北张家口O75000)摘要:为了从眼底图像中获得较多的诊断信息,有必要对眼底图像进行增强处理.采用了直方图均衡法对眼底图像进行增强处理,并用MATIAB软件进行仿真实验.通过处理前后图像的对比,可以看出处理后的眼底图像的轮廓及细节清晰度明显提高.说明直方图均衡法对增强眼底图像有较好的效果.关键词:图像增强;直方图均衡;MATIAB中图分类号:TP391.9文献标识码:A文章编号:1673—1492(2O09)O4—0056一O4 FundusocuIiImagesEnhancementBased0nHistOgramsEqualizati0nandltsSimulati0nwithMATLABW ANGXiaO—yan,XUJing—gang(1.DepartmentofMedicalInf0rmati0n,HebeiNorthUniversity,ZhaniakouO75OOO,Hebe i,China;cati0nTechnol0gyCentre,HebeiNorthUniversity,ZhaniakouO75OOO,Hebei,China)Abstract:Inordertoobtainmorediagnosticinformationfromfundusoculiimagesitisnecessa rytoenhancethefundusoculiimages.Thepaperadoptsthehistogramequalizationmethodtoenha ncethefun—dusimage,anddoesasimulationexperimentwithMATLABsoftware.Bycomparingtheima gesbeforeandaftertreatment,theoutlineanddetailsoftheprocessedfundusimagesareimprovedinclari ty.It showsthatthehistogramequalizationmethodcanenhancefundusoculiimageswithbetterres ults.Keyw0rds:imageenhancement;histogramequalization;MATLAB眼底图像是眼科疾病及其它疾病的有效诊断依据,对现代医学有着很重要的价值[1].但在获取图像时,由于眼底结构的特殊性以及客观条件的限制,眼底图像的质量往往不合人意,主要表现为中央视神经乳头灰度较高,周遍较暗,图像背景亮度不均且血管对比度较差,整体图像不够明快等特点[2].这样就使得医生很难从图中看清楚眼底的各种信息,给诊断带来了不便.为了改善眼底图像的视觉效果,便于医生从眼底图像中获得各种必要信息,同时也为了眼底图像的后续处理,有必要对眼底图像进行增强处理.图像增强技术是利用一些数学变换或技术手段对图像进行加工处理,有选择地突出某些重要信息而衰减不需要的信息,使图像更适合人眼的观察或机器处理.目前图像增强的处理方法有很多,一般分为空间域和变换域两大类l_3].空间域方法主要是在空间域内直接对图像像素的灰度值进行处理,包括灰度变换[4],直方图修正],图像锐化l6等.变换域方法是在图像的某个变换域中对变换系数进行处理,然后通过逆变换获得增强图像,如:傅立叶变换],小波变换_8]等.采用何种方法增强图像,应按照给定图像的应用场合来选择.根据眼底图像的特点及临床医学对眼底图像的要求,本文选择了直方图像均衡方法进行眼底图像的增强处理,结果令眼科医生较为满意.1直方图均衡的基本原理直方图是指图像中的每一灰度级的像素分布概率统计图.它表现了图像的灰度分布概况.当图像的灰来稿日期:2OO9一O3—1O作者简介:王晓燕(1969一),女,河北张北人,河北北方学院医学信息系高级实验师20O9年8月王晓燕等:基于直方图均衡的眼底图像增强及其MATIAB仿真第4期度值分布集中在较窄的范围内时,就会引起图像细节不清楚.直方图均衡是图像增强中简单而有效的方法之一],它是将原始图像的直方图经过变换,变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像.这样就会增大图像反差,使图像轮廓突出,细节清晰,达到了增强目的.直方图均衡法是建立在概率论的基础上,为了研究方便,一般先将原图像与变换后图像的直方图归一化为[O,1].设r与s分别是两图中的任意灰度级,因此r,s∈[O,1](O代表黑,1代表白).设与间的变换函数为:s—T(r)或r—T一(s)(1)为使这种灰度变换具有实际意义,变换函数应满足两个条件:①T(r)与T(r)为单调递增函数;②0T(,-),丁(s)1.这里,条件①保证了变换前后的灰度级都是从黑到白的次序,条件②保证变换前后图像像素的灰度值都在允许的灰度范围内.假定用户(r)和(s)分别表示原图像和变换后图像灰度级概率密度函数.根据概率论的知识,则(s)可由下式求出:一㈩_I((2)直方图均衡化就是使转换后图像的概率密度函数p(s)一1(即直方图是平的),从而使(2)式变为:5===P,(r)r(3)等式两边积分得:rs一丁(,.)一j.r(叫)叫0r(4)(4)式就是所求的变换函数,称为直方图累积分布函数,式中叫为假设变量.该变换公式适合于连续图像,对于数字图像而言某个灰度级.(志)像素出现的概率为:,()一0≤1,忌一o,1,2,…,一1(5)其中,N表示图像的总像素,表示图像中第忌个灰度级的像素数,K表示图像灰度级总数.与连续图像的变换公式(4)式相对应,数字图像的变换公式应为:丁喜Prc叁{三<11,2…,K一㈤一丁()一∑P()一∑{一■,,(6)J=0J=o』l().1.Z…,K —j反变换为:—T(轧),0三三三1(7)通过公式(6),可将原始图像变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像.直方图均衡方法可以最大限度扩展图像灰阶范围,有效提高图像全局对比度口.直方图均衡化特别适合于成像过程中曝光不足或者曝光过度造成的图像明显偏暗或偏亮等情况n.2直方图均衡化算法这里以256级灰度图像为例,说明如下:①求出原图的总像素N,将其分为256个灰度级,统计各灰度级的像素数(忌一O,1,2……255);②按公式:()一,志一0,l,2…K;计算各灰度级的概率分布声(),得到原图像的直方图;③按公式:一T()一∑()计算原图的直方图累积分布函数(变换函数);④取整计算:s^一int[(N一1)+0.5],其中N===256;⑤建立映射对应关系(一)(是一O,1,2,…,255);将原图中像素灰度值为的替换成s(是一o,1,2,…,255),重新显示图像,即为均衡后的图像.以上是运用直方图均衡化法对数字图像进行图像增强的处理过程,实际工作中可以根据具体图像的情况来改变此算法中的K及N.这里需要说明一点:在数字图像中,灰度级是离散值,在进行直方图均衡处理时,由于是用灰度频数来近似代替概率值,因此得到的结果只是一个近似均匀的直方图分布.20o9年8月河北北方学院(自然科学版)第4期3MATLAB仿真及分析下面以一幅眼底图像为例,利用MATIAB【提供的图像处理工具箱对图像进行处理,程序如下:clearallI—imread(eye.jpg);读入一幅眼底图像L—rgb2gray(I);将图像转换成灰度图像figure(1);imshow(L);%显示灰度图像title(原灰度图像);figure(2);imhist(L);显示灰度图像的直方图titl(原灰度图像直方图);M—histeq(I);将原图均衡化处理并显示均衡化后的图像figure(3);imshow(M);title(直方图均衡后的图像)figure(4);imhist(M);显示均衡化后图像的直方图tItle(均衡化后的直方图);以上程序运行的结果如图l～4所示.图1为原灰度图像,图像较暗,整个轮廓不清,对比度也很差.从它的直方图也可以看到,图像的灰度动态范围小,大部分像素集中在了灰度级较低的范围内(0～1o0).图3和图4分别是对原始图像进行均衡化处理后的图像及其直方图.可以看出均衡后的直方图各灰度值出现的频数趋于平衡,灰度的动态范围和对比度差都得到了增强.图3表明均衡后的图像整个亮度明显提高,图像的轮廓与细节得到增强而变得更加清晰了.因此,直方图均衡化技术应用于眼底图像增强处理,具有较好的效果.图1原灰度图像图3直方图均衡化后的图像图2原灰度图像的直方图图4均衡化后图像的直方图2O09年8月王晓燕等:基于直方图均衡的眼底图像增强及其MATIAB仿真第4期4总结眼底图像的增强处理对临床医学有着非常重要的意义.通常情况下眼底图像都表现出了曝光不足或曝光不均匀的特点,使得图像较模糊,影响了医生对有用信息的获取.根据这个特点及直方图均衡法的优点,本文选用了直方图均衡化的方法来增强眼底图像的对比度.直方图均衡法是以概率论为基础,利用累积分布函数获得灰度转换函数,算法较简便.利用MATIAB进行仿真实验,结果表明直方图均衡法比较适合大部分的眼底图像增强处理.参考文献:[1]王巍.眼底图像配准与特征提取[D].北京:北京交通大学,2OO6[2]王修启.基于新型眼底照相系统的成像仿真及其图像拼接算法的研究[D].福州:福州大学,2OO6[3]章毓晋.图像处理和分析[M].北京:清华大学出版社,1999:121—186[4]夏良正,李久贤,刘凯,等.数字图像处理[M].南京:东南大学出版社,1999:138—188[5]Hadjidemetriou,eofHistogramf0rRecognition[D].NewY 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基于直方图的图像增强技术的研究毕业论文
师学院本科毕业论文题目：基于直方图的图像增强技术的研究学生：良良学院：信息科学与技术院系专业：电子信息科学与技术班级：07级本科指导教师：晓虹二〇一一年五月摘要图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法，图像增强的主要目的就是要使增强后的图像具有更好的视觉效果，更合适于对图像进行后续的分析和处理。
灰度直方图概括了图像中各灰度级的含量，提供了原图的灰度值分布情况，灰度直方图是图像增强的最好的研究容。
通过采取适当的增强处理可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图片处理成清楚、明晰的富含大量有用信息的可使用图像。
本文主要研究了在MATLAB环境下，通过直方图的均衡化对图像进行增强处理。
关键词：图像增强；直方图；MATLABABSTRACTImage enhancement is a kind of method in the digital image processing，its purpose is that visual effects of enhancement image is better and appropriate to continue analyzing and processing image. Histogram shows all gray scales of image and distribution of image. Histogram is the best contents of image enhancement for study. The blurry and undistinguished image can be processed to clear and useful image. This paper studies image enhancement by histogram balance in MATLAB.Key words：Image enhancement; Image Histogram; MATLAB目录摘要 (2)ABSTRACT (2)目录 01 绪论 (2)1.1课题背景与意义 (2)1.2研究现状 (3)1.3本文的结构 (5)2 图像增强的基本理论 (5)2.1数字图像的表示 (5)2.2主要的图像增强技术 (6)3 基于直方图的图像增强 (7)3.1直方图 (7)3.1.1 直方图的定义与性质 (7)3.2直方图变换 (8)3.2.1 直方图修正基础 (9)3.2.2 直方图均衡化 (9)3.3直方图使用中的常见问题 (12)4 图像直方图均衡化 (12)4.1直方图均衡化的实现 (12)4.1.1 系统实现的功能分析 (13)4.2.1 直方图均衡化 (13)5 结论 (15)参考文献 (15)致 (16)1 绪论人们从外界获得的信息约有75％来自图像，也就是说人类的大部分信息都是从图像中获得的。
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4.4.2直方图均衡化
实现图4.8的直方图均衡化：先点“选取图像”选择一张图片，然后再点“直方图均衡化”实现的结果如图4.9，直方图对比如图4.10、4.11所示：
实现所对应的程序如下：
function pushbutton 10_Callback(hObject,eventdata,handles)
global img_src;
global IMAGE;
if img_src= =0
msgbox(‘请先打开一幅图像’，‘错误’，‘error’);
else
flag=isrgb(img_src);
if flag= =0;
I1=histeq(img_src);
figure;
subplot(221);imshow(img_src);title(‘原图像’)；subplot(222);imhist(img_src);title(‘原直方图’)；subplot(223);imshow（I1）;title(‘均衡化后的图像’)；subplot(224);imhist（I1）;title(‘均衡化后的直方图’)；else
IMAGE=rgb2gray(img_src);
I1=histeq(IMAGE);
figure;
subplot(221);imshow(IMAGE);title(‘原图像’)；
subplot(222);imhist(IMAGE);title(‘原直方图’)；
subplot(223);imshow（I1）;title(‘均衡化后的图像’)；
subplot(224);imhist（I1）;title(‘均衡化后的直方图’)；
end
end
4.4.3 直方图规定化
实现图4.8的直方图规定化：先点“选取图像”选择一张图片，然后再点“直方图规定化”实现的结果如图4.13，直方图对比如图4.14、4.15所示：
实现所对应的程序如下：
function pushbutton23_Callback(hObject,eventdata,handles)
global img_src;
global IMAGE;
if img_src= =0
msgbox(‘请先打开一幅图像’，‘错误’，‘error’); else
fl=isrgb(img_src);
if fl= =0;
I=img_src;
[M,N]=size(I);
for i=1:8:257
counts(i)=i;
end
Q=img_src;
N=histeq(Q,counts);
figure
subplot(221);imshow(img_src);title(‘原图像’)；subplot(222);imhist(img_src);title(‘原直方图’)；subplot(223);imshow（N）;title(‘均衡化后的图像’)；subplot(224);imhist（N）;title(‘均衡化后的直方图’)；axis([0 260 0 5000]);
else
IMAGE=rgb2gray(img_src);
I=IMAGE
[M,N]=size(I);
for i=1:8:257
counts(i)=i;
end
Q=IMAGE;
N=histeq(Q,counts);
figure
subplot(221);imshow(img_src);title(‘原图像’)；subplot(222);imhist(img_src);title(‘原直方图’)；subplot(223);imshow（N）;title(‘规定化后的图像’)；subplot(224);imhist（N）;title(‘规定化后的直方图’)；
end
end
4.4.4 灰度反转
实现图4.8的灰度反转：先点“选取图像”选择一张图片，然后再点“灰度反转”实现的结果对比如图4.16、4.17所示：
实现所对应的程序如下：
function pushbutton25_Callback (hObject,eventdata,handles)
global img_src;
global IMAGE;
IMAGE=double(img_src);
IMAGE=256_l_IMAGE;
IMAGE=uint8(IMAGE);
axes(handles.axes_dst);
imshow(IMAGE);
4.4.5 边缘提取
实现图4.8的边缘提取。
先点“选取图像”选择一张图片，然后再点“边缘提取”实现的结果对比如图4.18所示：
实现所对应的程序如下：
function pushbutton19_Callback(hObject,eventdata,handles)
global img_src;
global IMAGE;
IMAGE=0;
if img_src= =0%
msgbox(‘请先打开一幅图像’‘错误’‘error’);
else
fl=isrgb(img_src);
if fl= =0;
IMAGE=edge(img_src, ‘sobel’) ;
axes(handles.axes_dst);
imshow(IMAGE);
else
IMAGE=edge(rgb2gray(img_src), ‘sobel’);
axes(handles.axes_dst);
imshow(IMAGE);
end
end
4.4.6 二值化
实现图4.8的二值化。
先点“选取图像”选择一张图片，然后再点“二值化”实现的结果对比如图4.19所示：
实现所对应的程序如下：
function pushbutton21_Callback(hObject,eventdata,handles)
global img_src;
global IMAGE;
x=img_src;
if img_src= =0
msgbox(‘请先打开一幅图像’‘错误’‘error’)；
else
% p=input(‘input a num for 0_1’);
BW=im2bw(img_src,0.4);
imshow(img_src);
axes(handles.axes_dst);
imshow(BW);
end
4.4.7 几何变换
实现图4.8的图像的几何变换：先点“选取图像”选择一张图片，然后再点“几何变换”实现的结果对比如图4.20所示：
实现所对应的程序如下：
function pushbutton24_Callback(hObject,eventdata,handles)
global img_src;
global IMAGE;
% R=input(‘input a num 0~90’);
IMAGE=imrotate(img_src,35, ‘bilinear’);
J1=imrotate(IMAGE,35, ‘bilinear’‘crop’);
J2=imrotate(img_src,-90, ‘bilinear’); figure;
subplot(2,2,1),imshow(img_src);
subplot(2,2,2),imshow(j2);
subplot(2,2,3),imshow(IMAGE);
subplot(2,2,4),imshow(J1);。